MNIST 数据集是机器学习领域非常著名的一个数据集，它包含了 70,000 张灰度手写数字图片，每张图片的像素大小为 28x28。这些图片被分为训练集和测试集，训练集有 60,000 张图片，测试集有 10,000 张图片。

数据集特点

  • 手写数字：数据集中的图片都是手写的数字，这为手写识别、字符识别等领域提供了丰富的数据。
  • 灰度图：图片为灰度图，减少了处理数据的复杂性。
  • 像素大小固定：每张图片的像素大小为 28x28，方便在神经网络中处理。

使用方法

要使用 MNIST 数据集，你可以通过以下步骤：

  1. 下载 MNIST 数据集：点击这里下载 MNIST 数据集。
  2. 将下载的数据集解压到本地。
  3. 使用 Python 中的 tensorflow 或 keras 库读取数据集。
from tensorflow.keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
  1. 数据预处理：对数据进行归一化处理，将像素值缩放到 0 到 1 之间。
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
  1. 构建模型：使用卷积神经网络（CNN）或其他模型进行训练。

应用场景

MNIST 数据集在以下场景中有着广泛的应用：

  • 手写数字识别：识别手写的数字，如手写识别、字符识别等。
  • 图像分类：对图像进行分类，如动物识别、物体识别等。
  • 特征提取：提取图像特征，用于其他机器学习任务。

相关资源

MNIST 手写数字示例